AI辅助乳腺筛查确实能显著降低“间期癌”的风险，这已在多项大规模临床研究中得到证实。下面这个表格汇总了关键研究的核心发现，可以帮助您快速了解整体情况。
研究指标 | 瑞典MASAI试验 (10.6万人, 2026年) | 德国真实世界研究 (46万人, 2025年) | 美国加州大学研究 (2025年) | FathomX公司FxMammo™AI (2025年) |
|---|---|---|---|---|
间期癌风险降低 | 降低12% | - | - | 漏诊率减少24.5%-38.7% |
癌症检出率提升 | 提高29% | 提高17.6% | - | - |
医生工作量减少 | 减少44% | 阅片效率提升 | - | - |
假阳性率控制 | 未增加 (与对照组相当) | 未对召回率产生负面影响 | - | 假阳性减少20.5%-75.5% |
对侵袭性癌效果 | 侵袭性间隔癌减少16% | - | AI更擅长检出钼靶可见的间隔癌 | 对高密度乳腺筛查准确性更高 |
AI降低间期癌风险的核心在于提升筛查的“敏感性”，即更不容易漏掉微小的早期癌变迹象。
充当敏锐的助手：AI算法经过海量影像数据训练，能够识别出人眼难以察觉的细微异常结构或钙化点。在筛查流程中，AI可以先行分析影像，将高风险病例优先标记给医生重点审核，从而减少因疲劳或疏忽造成的漏诊。
实现精准分流：在瑞典的MASAI试验中，AI系统会自动将低风险病例分流给一位医生复核，而高风险病例则仍由两位医生共同研判。这种智能分流模式在保证准确性的同时，大幅提升了效率。
尽管成果显著，但AI辅助筛查的全面推广仍需时间。目前的研究结果主要基于瑞典等地的特定设备和流程，其普适性有待在不同国家和地区得到进一步验证。未来的重点在于长期监测AI的应用效果，并进行成本效益分析，以确保这项技术能稳定、可持续地造福更广泛的群体。
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自许培扬科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-280034-1521042.html?mobile=1
收藏
